SG.hu·
A Spotify fejlesztői december óta egyetlen sor kódot sem írtak
A mesterséges intelligencia egyre látványosabban alakítja át a szoftverfejlesztést, és ennek egyik legérdekesebb példáját most a Spotify szolgáltatta. A jövő fejlesztője talán inkább rendszerszervező és MI irányító lesz, mint hagyományos értelemben vett kódoló.
A vállalat negyedik negyedéves eredménybeszámolóján Gustav Söderström társigazgató azt közölte, hogy a cég legjobb fejlesztői "december óta egyetlen sort sem írtak". Ezzel párhuzamosan arról is beszélt, hogy a vállalat miként gyorsítja fel a termékfejlesztést a mesterséges intelligencia segítségével. A cég 2025 során több mint ötven új funkciót és módosítást vezetett be a streaming alkalmazásában. Az elmúlt hetekben olyan újítások jelentek meg, mint az MI alapú Prompted Playlists, a hangoskönyvekhez kapcsolódó Page Match funkció, valamint az About This Song, amely egy dal hátteréről nyújt információkat.
A fejlesztések mögött egy belső rendszer áll, amelyet a vállalat Honk néven emleget. Ez a rendszer generatív MI modellekre, köztük a Claude Code eszközre épül, és lehetővé teszi a távoli, valós idejű kódgenerálást és telepítést. A működés szemléltetésére Söderström egy konkrét példát hozott. "Egy Spotify mérnök a reggeli ingázás során, a Slack alkalmazáson keresztül a mobiltelefonjáról megkérheti Claude-ot, hogy javítson ki egy hibát vagy adjon hozzá egy új funkciót az iOS alkalmazáshoz" - mondta. "Amikor Claude befejezi a munkát, a fejlesztő egy új alkalmazásverziót kap vissza a Slacken a telefonjára, így még az irodába érkezés előtt összevonhatja azt az éles rendszerrel."
A vállalat szerint ez a rendszer rendkívüli mértékben felgyorsította a kódolást és a telepítést. A fejlesztők szerepe ezzel nem szűnt meg, de átalakult. A hangsúly egyre inkább az utasítások megfogalmazásán, az ellenőrzésen, a rendszertervezésen és a minőségbiztosításon van, miközben a konkrét kódsorok előállítását az MI végzi. "Úgy látjuk, hogy ez nem a végállomás az MI fejlesztésében, hanem csak a kezdet" - fogalmazott Söderström.
A cég nemcsak a belső fejlesztési folyamatokban használja intenzíven a mesterséges intelligenciát, hanem az adatvagyon kiaknázásában is. Söderström külön hangsúlyozta, hogy a Spotify olyan egyedi adathalmazt épít, amelyet más nagy nyelvi modellek nem tudnak egyszerűen árucikké tenni, ahogyan például a Wikipédiát. A zenei ízlés ugyanis nem pusztán tényszerű kérdés. Ha valaki azt kérdezi, melyik zene jó például edzéshez, nincs egyetlen helyes válasz. Míg az amerikai egyetemisíták körében a hiphop népszerű, addig Európában sokan elektronikus tánczenére edzenek, miközben a skandináv országokban a heavy metal a meghatározó. "Ez egy olyan adathalmaz, amelyet most hozunk létre, és amelyet senki más nem épít ilyen léptékben. És minden alkalommal javul, amikor újratanítjuk a modelljeinket" - jegyezte meg Söderström.
Az elemzők a gyorsjelentés során rákérdeztek az MI által generált zenék kezelésére is. A Spotify álláspontja szerint lehetőséget adnak az előadóknak és kiadóknak arra, hogy a dal metaadataiban jelezzék, miként készült a szám, ugyanakkor továbbra is fellépnek a spam-ek és a visszaélések ellen. Ez kulcskérdés egy olyan platform esetében, ahol naponta több tízezer új tartalom kerül fel, és ahol a mesterséges intelligencia már nemcsak az ajánlórendszerekben, hanem a tartalom előállításában is szerepet játszik.
A vállalat negyedik negyedéves eredménybeszámolóján Gustav Söderström társigazgató azt közölte, hogy a cég legjobb fejlesztői "december óta egyetlen sort sem írtak". Ezzel párhuzamosan arról is beszélt, hogy a vállalat miként gyorsítja fel a termékfejlesztést a mesterséges intelligencia segítségével. A cég 2025 során több mint ötven új funkciót és módosítást vezetett be a streaming alkalmazásában. Az elmúlt hetekben olyan újítások jelentek meg, mint az MI alapú Prompted Playlists, a hangoskönyvekhez kapcsolódó Page Match funkció, valamint az About This Song, amely egy dal hátteréről nyújt információkat.
A fejlesztések mögött egy belső rendszer áll, amelyet a vállalat Honk néven emleget. Ez a rendszer generatív MI modellekre, köztük a Claude Code eszközre épül, és lehetővé teszi a távoli, valós idejű kódgenerálást és telepítést. A működés szemléltetésére Söderström egy konkrét példát hozott. "Egy Spotify mérnök a reggeli ingázás során, a Slack alkalmazáson keresztül a mobiltelefonjáról megkérheti Claude-ot, hogy javítson ki egy hibát vagy adjon hozzá egy új funkciót az iOS alkalmazáshoz" - mondta. "Amikor Claude befejezi a munkát, a fejlesztő egy új alkalmazásverziót kap vissza a Slacken a telefonjára, így még az irodába érkezés előtt összevonhatja azt az éles rendszerrel."
A vállalat szerint ez a rendszer rendkívüli mértékben felgyorsította a kódolást és a telepítést. A fejlesztők szerepe ezzel nem szűnt meg, de átalakult. A hangsúly egyre inkább az utasítások megfogalmazásán, az ellenőrzésen, a rendszertervezésen és a minőségbiztosításon van, miközben a konkrét kódsorok előállítását az MI végzi. "Úgy látjuk, hogy ez nem a végállomás az MI fejlesztésében, hanem csak a kezdet" - fogalmazott Söderström.
A cég nemcsak a belső fejlesztési folyamatokban használja intenzíven a mesterséges intelligenciát, hanem az adatvagyon kiaknázásában is. Söderström külön hangsúlyozta, hogy a Spotify olyan egyedi adathalmazt épít, amelyet más nagy nyelvi modellek nem tudnak egyszerűen árucikké tenni, ahogyan például a Wikipédiát. A zenei ízlés ugyanis nem pusztán tényszerű kérdés. Ha valaki azt kérdezi, melyik zene jó például edzéshez, nincs egyetlen helyes válasz. Míg az amerikai egyetemisíták körében a hiphop népszerű, addig Európában sokan elektronikus tánczenére edzenek, miközben a skandináv országokban a heavy metal a meghatározó. "Ez egy olyan adathalmaz, amelyet most hozunk létre, és amelyet senki más nem épít ilyen léptékben. És minden alkalommal javul, amikor újratanítjuk a modelljeinket" - jegyezte meg Söderström.
Az elemzők a gyorsjelentés során rákérdeztek az MI által generált zenék kezelésére is. A Spotify álláspontja szerint lehetőséget adnak az előadóknak és kiadóknak arra, hogy a dal metaadataiban jelezzék, miként készült a szám, ugyanakkor továbbra is fellépnek a spam-ek és a visszaélések ellen. Ez kulcskérdés egy olyan platform esetében, ahol naponta több tízezer új tartalom kerül fel, és ahol a mesterséges intelligencia már nemcsak az ajánlórendszerekben, hanem a tartalom előállításában is szerepet játszik.